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数据中台：数据体系架构

码奋 2024-06-04
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1.数据中台数据体系架构

2.贴源数据层

数据采集：实时数据采集：使用流处理框架（如Apache Kafka、Apache Flink）从业务系统、物联网设备等实时采集数据。
批量数据采集：定时从数据库、日志文件等批量导入数据，使用ETL工具（如Apache NiFi、Talend）来管理。
数据存储：分布式文件系统：如HDFS，用于存储大规模非结构化数据。
NoSQL数据库：如MongoDB、Cassandra，适用于存储半结构化和非结构化数据。
对象存储：如Amazon S3，适合存储大文件和数据备份。
数据预处理：数据清洗：处理数据中的缺失值、异常值、重复记录等问题。
格式转换：将数据转换为统一格式，便于后续处理。
数据去重：删除重复记录，保证数据唯一性。
关键技术解析
ETL工具：Apache NiFi：用于数据流管理，支持实时和批处理数据传输。
Talend：提供丰富的数据集成和数据质量管理功能。
实时数据处理框架：Apache Kafka：高吞吐量的分布式消息队列系统，适用于实时数据流处理。
Apache Flink：用于实时数据处理和复杂事件处理的分布式计算框架。、

3.统一数仓层

数据整合：数据融合：将不同来源的数据按照一定的规则进行合并，形成统一的数据视图。
数据清洗和规范化：应用一致的标准和规则，规范化数据格式和内容。
数据建模：
逻辑建模：定义数据仓库的逻辑结构，包括维度模型和事实模型。
物理建模：根据逻辑模型创建数据表、索引等数据库对象。
数据存储：列式存储数据库：如Amazon Redshift、Google BigQuery，优化查询性能和存储效率。
MPP数据库：如Greenplum，支持大规模并行处理。
数据处理：批处理：使用Hadoop、Spark等进行大规模数据处理。
实时处理：使用Storm、Flink等处理实时数据流。
关键技术解析
数据仓库技术：Amazon Redshift：基于云的分布式数据仓库服务，支持高效的查询和分析。
Google BigQuery：完全托管的数据仓库，支持大规模数据分析。
Snowflake：云数据平台，支持数据共享和并行处理。
数据处理框架：Apache Spark：提供快速的批处理和流处理能力，支持复杂的计算任务。
Apache Hive：基于Hadoop的数据仓库基础设施，支持SQL查询。

4.标签数据层

标签生成：规则标签：根据预定义的业务规则生成标签。
统计标签：基于数据的统计特征（如平均值、最大值）生成标签。
模型标签：通过机器学习模型生成预测标签。
标签管理：标签定义：定义标签的计算逻辑、数据来源、更新频率等。
标签存储：将标签存储在统一的标签库中，方便查询和管理。
标签版本控制：跟踪标签的历史版本，保证标签的可追溯性。
特征工程：特征选择：从原始数据中选择对模型有用的特征。
特征提取：从原始数据中提取新的特征，如时间特征、频率特征等。
特征变换：对特征进行转换，如归一化、标准化等。
关键技术解析
标签管理平台：Zebra标签平台：提供标签的生成、管理和查询功能。
特征工程工具：Featuretools：自动化特征工程工具，支持深度特征合成。
数据标注工具：Labelbox：用于数据标注和标签管理，支持人工智能训练数据的准备。

5.数据应用层

数据服务：API服务：通过RESTful API、GraphQL等方式提供数据查询和操作服务。
数据接口：为内部系统和外部合作伙伴提供数据访问接口。
报表与可视化：数据报表：生成定期和定制化的数据报表，供业务决策使用。
仪表盘：实时显示关键业务指标，支持业务监控和分析。
可视化分析：提供交互式的数据可视化工具，支持数据探索和分析。
智能应用：推荐系统：基于用户行为和偏好的数据，为用户提供个性化推荐。
预测模型：使用机器学习和统计模型进行预测，如需求预测、客户流失预测等。
自动化决策：通过规则引擎或人工智能实现业务流程的自动化决策。
关键技术解析
数据服务框架：
GraphQL：用于构建灵活、高效的API，允许客户端指定需要的数据。
RESTful API：基于HTTP协议的API设计风格，广泛用于数据服务接口。
可视化工具：Tableau：提供强大的数据可视化和商业智能功能，支持多种数据源。
Power BI：微软提供的商业智能工具，支持数据分析和可视化。
机器学习平台：
TensorFlow：谷歌开源的机器学习框架，支持深度学习模型的构建和训练。
Scikit-learn：Python的机器学习库，提供丰富的算法和工具。
PyTorch：Facebook开源的深度学习框架，广泛用于研究和生产环境。

.共同学习


机器学习大数据apache数据仓库
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